Minería de datos para la inteligencia de negocios

• Autor: Vásquez Valles, Edson
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2015
• Institución: Universidad Nacional De La Amazonía Peruana
• Repositorio: UNAPIquitos-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unapiquitos.edu.pe:20.500.12737/4899
• Enlace del recurso: http://repositorio.unapiquitos.edu.pe/handle/20.500.12737/4899
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Análisis dinámico; Bases de datos; Toma de decisiones; Negocios; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La minería de datos es un conjunto de herramientas y técnicas de análisis de datos que por medio de la identificación de patrones extrae información interesante, novedosa y potencialmente útil de grandes bases de datos que puede ser utilizada como soporte para la toma de decisiones. ¿Cómo es exactamente que la minería de datos es capaz de extraer información importante que no se sabe que va a suceder después? la técnica que se utiliza para ejecutar estos hechos en la minería de datos se llama modelado de datos. El proceso de construcción de un modelo es algo que las personas han estado haciendo durante mucho tiempo, desde antes de la aparición de las computadoras. Lo que pasa con las computadoras, no es muy diferente de la forma en que las personas construían sus modelos. Las computadoras son cargadas con una gran cantidad de información sobre una variedad de situaciones donde se cuenta con una respuesta conocida y entonces el software de minería de datos en la computadora debe analizar a través de esos datos y determinar las características que se deben examinar por medio del modelo. Al ser la minería de datos un método para extraer conocimiento útil mediante el análisis de los datos, ésta recurre a modelos que permitan encontrar relaciones, patrones o reglas inferidas previamente desconocidas. Los modelos empleados en la minería de datos son el descriptivo y el predictivo. Dentro de estos modelos se encuentran diferentes tareas específicas como: agrupamiento, reglas de asociación, clasificación, regresión, entre otras. Al igual que estas tareas las redes neuronales también forman parte importante de la minería de datos ya que se basa en ésta para utilizarse en un gran número y variables de aplicación tanto comerciales como militares. La mayoría de estas aplicaciones consisten en realizar un reconocimiento de patrones, como: buscar un patrón en una serie de ejemplos, clasificar patrones, completar una señal a partir de valores parciales o reconstruir el patrón correcto partiendo de uno distorsionado. Para mejorar la toma de decisiones existen infinidades de herramientas de Data Mining, estas herramientas nos ahorraran un arduo trabajo lo que permitirá generar modelos predictivos entre otras cosas de manera rápida, fácil y precisa.